論文の概要: What Really Matters for Learning-based LiDAR-Camera Calibration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.16969v1
• Date: Tue, 28 Jan 2025 14:12:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-29 16:41:24.300273
• Title: What Really Matters for Learning-based LiDAR-Camera Calibration
• Title（参考訳）: 学習型LiDARカメラキャリブレーションの実際
• Authors: Shujuan Huang, Chunyu Lin, Yao Zhao,
• Abstract要約: 本稿では,学習に基づくLiDAR-Cameraキャリブレーションの開発を再考する。 我々は、広く使われているデータ生成パイプラインによる回帰ベースの手法の限界を識別する。 また,入力データ形式と前処理操作がネットワーク性能に与える影響についても検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.2608502974106
• License:
• Abstract: Calibration is an essential prerequisite for the accurate data fusion of LiDAR and camera sensors. Traditional calibration techniques often require specific targets or suitable scenes to obtain reliable 2D-3D correspondences. To tackle the challenge of target-less and online calibration, deep neural networks have been introduced to solve the problem in a data-driven manner. While previous learning-based methods have achieved impressive performance on specific datasets, they still struggle in complex real-world scenarios. Most existing works focus on improving calibration accuracy but overlook the underlying mechanisms. In this paper, we revisit the development of learning-based LiDAR-Camera calibration and encourage the community to pay more attention to the underlying principles to advance practical applications. We systematically analyze the paradigm of mainstream learning-based methods, and identify the critical limitations of regression-based methods with the widely used data generation pipeline. Our findings reveal that most learning-based methods inadvertently operate as retrieval networks, focusing more on single-modality distributions rather than cross-modality correspondences. We also investigate how the input data format and preprocessing operations impact network performance and summarize the regression clues to inform further improvements.
• Abstract（参考訳）: 校正は、LiDARとカメラセンサーの正確なデータ融合に必要な必須条件である。 従来のキャリブレーション技術は、信頼できる2D-3D対応を得るために、特定のターゲットや適切なシーンを必要とすることが多い。 ターゲットレスおよびオンラインキャリブレーションの課題に対処するため、ディープニューラルネットワークを導入し、データ駆動方式で問題を解決している。 従来の学習ベースの手法は特定のデータセットで素晴らしいパフォーマンスを達成したが、それでも複雑な現実世界のシナリオで苦戦している。 既存の作業の多くはキャリブレーションの精度向上に重点を置いているが、基盤となるメカニズムを見落としている。 本稿では,学習に基づくLiDAR-Camera校正の開発を再考し,実践的応用を進めるための基礎となる原則により多くの注意を払うようコミュニティに促す。 主流学習に基づく手法のパラダイムを体系的に分析し、広く使われているデータ生成パイプラインを用いて回帰学習手法の限界を同定する。 その結果,ほとんどの学習手法は必然的に検索ネットワークとして機能し,モダリティの相互対応よりも単一モダリティ分布に重点を置いていることがわかった。 また、入力データ形式と前処理操作がネットワーク性能に与える影響について検討し、さらに改善を知らせるために回帰手がかりを要約する。

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